FedDPC：Federated Learningにおけるデータの異質性と部分的なクライアント参加への対応

この記事は、現実世界の課題に焦点を当て、Federated Learning の新しいアプローチを紹介している可能性が高いです。データの異質性と部分的なクライアント参加への対応は、Federated Learning システムの実用化にとって非常に重要です。

• •Federated Learning の効率と適用性の向上に焦点を当てています。
• •多様なデータセットとクライアントの非一貫性に対処しています。
• •Federated Learning の新しいアルゴリズムまたは方法論を紹介している可能性があります。